能被接受的機器人必須經驗的起驗證！ 手術機器人之所以能被接受，並不是因為它們看起來很聰明，而是因為精度從一開始就不可妥協。每一個動作，每一次判斷、都必須可控、可復現和可追責。 當自主性繼續提升，這個標準只會更高、而不是更低。監管，安全審查、臨牀落地，從來不接受一句相信系統當時是對的。在高風險環境裡，“相信我” 本身就是不合格的答案。 真正的問題在於： 系統為什麼在那一刻做出那個決定？ 用的是否是聲明過的模型？ 推理過程有沒有被篡改或降級？ 如果這些無法被驗證，自主性就無法規模化。Proof of Inference 的意義，正是在這裡。它不是讓系統更複雜，而是讓每一次自主決策都具備可驗證性。不做事後解釋，而是在行動發生時、就能證明它確實按規則運行過。 當自主系統進入醫療，工業、公共安全等關鍵領域，驗證不再是附加選項、而是自主性成立的前提。 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs